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求助,非参数估计中的核密度方法(Kernel法/Parzen窗法),输出的结果如何进行评价(类似于拟合优度R方这种,可以的话在python中该如何输出),有什么评价指标或者评价方法吗

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求助,非参数估计中的核密度方法(Kernel法/Parzen窗法),输出的结果如何进行评价(类似于拟合优度R方这种),有什么评价指标或者评价方法吗

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from sklearn.decomposition import PCA  X_dr = PCA(2).fit_transform(X) X_dr.shape r = np.exp(-(X_dr*